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11990 解题步骤: 1. 在坐标系上作观测数据的散点图 2. 根据散点分布的几何特征提出模型 3. 利用数据估计模型的参数 4. 计算拟合效果 ——最小二乘法偏差例2. 答:因为 R=UI 所以lnR=lnU-lnI U=[] I=[1111] x=log(I) y=log(U) a=polyfit(xy1) y1=a(1).xa(2)
统计模型统计模型(一)数据拟合方法(二)多元回归方法 案例:软件开发人员的薪金问题 投资的收益和风险 市场上有n种资产(如股票债券等)Si(i=12…n)供投资者选择某有数额为M的一笔相当大的资金可用作一个时期的投资财务人员对这n种资产进行了评估估算出了这一时期内购买Si的平均收益率为ri并预测出购买Si的风险损失率为qi考虑到投资越分散总的风险越小确
第 卷 第 期
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级实验数据处理方法第二部分:Monte Carlo模拟蒙特卡罗方法(Monte Carlo simulation)引言(introduction)均匀随机数的产生(Random number generation)任意分布的随机变量的抽样Monte Carlo积分法常用Monte Carlo模拟软件的使用实验数据处理方法第二部分
实验数据处理方法第二部分:Monte Carlo模拟第八章 从概率分布函数的抽样(Sampling from Probability Distribution Functions)第八章 从概率分布函数的抽样(Sampling from Probability Distribution Functions)Monte Carlo算法的一个重要组成部分:描述所要模拟的物理系统的一些概率密度函数(PD
在一个均匀分布的随机数中每一个体出现的概率是均等的出射粒子的属性应是互不相关的即每一粒子的属性的确定独立于其它的粒子的属性的确定均匀分布的随机数应满足均匀性(Uniformity):?所需的随机数的数量大[01]均匀分布的随机数的产生方法: 随机数的产生4模数m的选择:RANDU随机数产生器:Y=rndm(x): 周期:5x108X=RAND(IDUM)DO I=110 ….END DO
第二讲 数据拟合方法 在实验科学社会科学和行为科学中实验和戡测常常会产生大量的数据为了解释这些数据或者根据这些数据做出预测判断给决策者提供重要的依据需要对测量数据进行拟合寻找一个反映数据变化规律的函数数据拟合方法与数据插值方法不同它所处理的数据量大而且不能保证每一个数据没有误差所以要求一个函数严格通过每一个数据点是不合理的数据拟合方法求拟合函数插值方法求插值函数这两类函数最大的不同之处是对拟合
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级§4. 常见的数学建模方法(1) --- 数据拟合(曲线拟合)法 在建立数学模型时实际问题有时仅给出一组数据. 处理这类问题的 较简单易行的方法是通过数据拟合法求得 最佳 的近似函数式 --- 经验公式. 从几何上看就是找一条 最佳 的曲线 使之和给定的数据点靠得最近 即进行曲线拟合. 根据一组数据来确定其经验公式 一般可 分
小信号测量的区间估计 小信号测量的区间估计实验数据处理方法第六章 参数估计(Parameter estimation)6. 3 小信号测量的区间估计42520221 小信号测量的区间估计6. 3 小信号测量的区间估计区间估计的目的:找出未知参数?的一个变化范围使得?的真值落入该范围的概率为?估计未知参数的估计值的精确性和可靠性区间估计(Interval Estimation):4252022
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